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人工免疫是受生物免疫系统的启发而发展起来的,并逐步成为人工智能研究的热点。首先介绍人工免疫系统的生物原型,并对免疫系统群体计算中的免疫学习、免疫记忆、免疫遗传等算法进行描述;对近几年典型的人工免疫算法与系统进行了深入探讨,通过人工免疫算法在不同领域的应用,展示人工免疫系统在解决复杂问题时具有自组织、自适应、鲁棒性的特点。最后提出免疫算法在未来一段时间内的发展趋势与应用领域,尤其是在免疫协同防御、人工免疫系统与模糊系统集成、量子技术与免疫算法的融合以及人工免疫在无人驾驶技术中的应用,是未来人工免疫系统的发展趋势和研究方向。 相似文献
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计算智能主要算法的比较与融合 总被引:7,自引:1,他引:7
苏建元 《中国电子科学研究院学报》2007,2(1):52-56,61
计算智能算法的融合可以有效解决实际问题,但算法选择带有一定盲目性.文章对计算智能的主要算法--人工神经网络、人工免疫系统、模糊系统和遗传算法等的特性进行比较,提出了四种融合形态--串联型、并联型、部分融合型和完全融合型,以及融合步骤、融合的数学描述,讨论了六种融合算法的特点和方法.融合提高了算法性能大了应用范围.通过比较明确了计算智能算法的选择方法和进一步研究的方向;通过仿真分析说明了算法融合思路的正确性. 相似文献
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取代传统的状态转移矩阵特征值估计方法,运用随机过程相关理论,对实数编码人工免疫算法的收敛速度估计进行了研究,该方法从满足人工免疫算法概率强收敛的必要条件出发,将其作为一般人工免疫算法符合的充分条件,提出了一种实数编码人工免疫算法指数速度概率强收敛的估计新方法.该方法以种群中最佳抗体的最终收敛为判断依据,避免了传统估计方法过于保守的不足,可用于一类人工免疫算法的收敛性和收敛速度的判断,在人工免疫算法实际应用中如何优化其收敛速度具有一定理论参考意义. 相似文献
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本文主要讨论了聚类算法在Web文本挖掘中的应用研究情况.着重总结了Web文本挖掘的特点、一般过程和适用于Web文本聚类的算法条件,总结了当前的研究热点,并提出了Web文本聚类算法的发展方向. 相似文献
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人工蜂群算法是近年来群智能方向的研究热点.首先介绍了蜂群算法的思想,然后从Markov链角度证明了蜂群算法的收敛性,从算法改进和算法应用两个方面对蜂群算法的研究现状进行了总结,与其他算法进行了优缺点的对比,最后指出了蜂群算法进一步研究的方向. 相似文献
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提出了一种基于非线性核空间映射人工免疫网络的高光谱遥感图像分类算法.根据生物免疫网络基本原理构建了人工免疫网络模型,利用非线性核函数将高光谱训练样本映射到高维空间,完善了人工免疫网络中目标样本核空间相似性分选方法,降低了人工免疫网络识别样本所需的抗体数量,提升了算法的分类精度和运算效率.为了验证算法的有效性,利用两组高光谱遥感数据将多种高光谱分类方法进行了对比实验.实验表明该算法分类精度和算法运算时间上都有较大改善,是一种分类精度更高、运算速度更快的改进型基于人工免疫网络的高光谱遥感图像分类新方法. 相似文献
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人工免疫系统作为计算智能研究的新领域,提供了一种强大的信息处理和问题求解范式。本文介绍了数据挖掘技术在入侵检测系统研究中的基本结构和相关应用,深入讨论了入侵检测系统的自适应问题,并应用基于人工免疫学的动态克隆选择算法给出了相应的解决方法。 相似文献
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为求解大规模TSP问题,提出了并行人工免疫系统的塔式主从模型(Towerlike Master-Slave Model,TMSM),和基于TMSM的并行免疫记忆克隆选择算法(Parallel Immune Memory Clonal Selection Algorithm,PIMCSA).TMSM是粗粒度的两层并行人工免疫模型,其设计体现了分布式的免疫响应和免疫记忆机制.PIMCSA用疫苗的迁移代替了抗体的迁移,兼顾了种群多样性的保持和算法的收敛速度.与其他算法相比,PIMCSA在求解精度和运行时间上都更具优势,而且问题规模越大优势越明显.TMSM很好地体现了免疫系统的特性,PIMCSA是适合求解大规模复杂优化问题的并行人工免疫算法,具有良好的可扩展性. 相似文献
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一种新型的网络安全技术--人工免疫系统 总被引:4,自引:0,他引:4
讨论了人工免疫系统的原理和发展概况,介绍了一种人工免疫系统的模型及其在计算机网络安全中的应用,总结了在网络安全中采用人工免疫技术所具有的优势。 相似文献
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An unsupervised artificial immune classifier for multi/hyperspectral remote sensing imagery 总被引:5,自引:0,他引:5
Yanfei Zhong Liangpei Zhang Bo Huang Pingxiang Li 《Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on》2006,44(2):420-431
A new method in computational intelligence namely artificial immune systems (AIS), which draw inspiration from the vertebrate immune system, have strong capabilities of pattern recognition. Even though AIS have been successfully utilized in several fields, few applications have been reported in remote sensing. Modern commercial imaging satellites, owing to their large volume of high-resolution imagery, offer greater opportunities for automated image analysis. Hence, we propose a novel unsupervised machine-learning algorithm namely unsupervised artificial immune classifier (UAIC) to perform remote sensing image classification. In addition to their nonlinear classification properties, UAIC possesses biological properties such as clonal selection, immune network, and immune memory. The implementation of UAIC comprises two steps: initially, the first clustering centers are acquired by randomly choosing from the input remote sensing image. Then, the classification task is carried out. This assigns each pixel to the class that maximizes stimulation between the antigen and the antibody. Subsequently, based on the class, the antibody population is evolved and the memory cell pool is updated by immune algorithms until the stopping criterion is met. The classification results are evaluated by comparing with four known algorithms: K-means, ISODATA, fuzzy K-means, and self-organizing map. It is shown that UAIC is an adaptive clustering algorithm, which outperforms other algorithms in all the three experiments we carried out. 相似文献
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海洋安全是国家安全的基本基础和重要组成部分,海洋监视对维护国家海洋权益,保障国家海洋安全具有重要意义。自动识别系统(AIS)是一种重要的海洋监视手段,但是现有的船载和岸基AIS系统受作用距离的限制,其在大范围甚至全球海洋监视中的重要作用与地位并未得到完全体现。随着航天技术特别是小卫星系统技术的快速发展,基于小卫星载AIS实现大范围甚至全球海洋监视已成为现实与可能。在小卫星载AIS基本原理简介的基础上,分析了小卫星载AIS的主要关键技术,综述了国外基于小卫星载AIS海洋监视技术的研究进展,提出了我国小卫星载AIS发展的技术建议。 相似文献
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Mohammad Nassef Amr Badr Ibrahim Farag 《International Journal of Network Management》2010,20(4):181-197
Peer‐to‐peer (P2P) file‐sharing systems are characterized by highly replicated content that is distributed among nodes with enormous aggregate resources for storage and communication. File consistency is often compromised by undesirable changes, which should be detected and corrected in a timely fashion. The artificial immune system (AIS) is a novel evolutionary paradigm inspired by aspects of the biological immune system (BIS), such as protection, decentralization, autonomy, and anomaly detection. The AIS paradigm suggests a wide variety of mechanisms for solving complex computer problems. In this paper, we propose the ImmunoJXTA framework for file consistency management and file recovery using the main aspects of AIS in P2P systems. We implemented ImmunoJXTA on the JXTA P2P framework to recover distributed inconsistent files between peers efficiently. Promising results are achieved from experimental runs of the proposed framework. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献